Big Data

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• Machine Learning / KI

Oft ist Datenkonsolidierung die erste Herausforderung, bevor KI im Unternehmen mit Gewinn eingesetzt werden kann. Danach lautet die Frage: Was will ich überhaupt erreichen? Die Effizienz interner Prozesse steigern? Das Produkt verbessern? Wenzel kennt die Prozesse.

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Nicht nur astronomisch große Datenmengen und hohe Betriebskosten lassen Unternehmen zögern, Ki einzusetzen. Auch die Unsicherheit, ob die betriebliche IT überhaupt dafür gerüstet ist, bereitet Sorgen. Ein Anlauf in kleinen Schritten könnte helfen.

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Sebastian Gerstl spricht mit Ian-Hendrik Hannemann, Rittal, über Micro Data Center als mögliche Alternative zur Cloud – und über die Wichtigkeit, extern gespeicherte Datenmengen zurück ins Haus zu holen.

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Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Doch zwischen den Erwartungen, die Unternehmen auf den KI-Einsatz setzen, und dem Anspruch, den Anwender haben, klaffen oft Welten. Woher rührt die Diskrepanz, und wie lässt sie sich überwinden?

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Künstliche Intelligenz und Internet of Things (AIOT) rücken immer mehr in unseren beruflichen Alltag und in unser Privatleben. Welche Rolle spielen dabei taiwanesische Unternehmen? – Beispiele: Handel und Speichermedien.

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Oft ist Datenkonsolidierung die erste Herausforderung, bevor KI im Unternehmen mit Gewinn eingesetzt werden kann. Danach lautet die Frage: Was will ich überhaupt erreichen? Die Effizienz interner Prozesse steigern? Das Produkt verbessern? Wenzel kennt die Prozesse.